I2DL — Приглашенная лекция — проф. Антонио Торральба, MIT

Гостевая лекция профессора Антонио Торральбы (MIT) Название: Анализ нейронных сетей Аннотация: Компьютерное зрение переживает захватывающий период. Благодаря успеху новых вычислительных архитектур для обработки визуальной информации, таких как глубокие нейронные сети (например, ConvNets), и доступу к базам данных изображений с миллионами размеченных примеров (например, ImageNet, Places), передовые достижения в области компьютерного зрения быстро развиваются. Недавно генеративно-состязательные сети (GAN) продемонстрировали замечательную способность создавать почти фотореалистичные изображения. Производительность, достигнутая ConvNets и GANs, впечатляет и представляет собой передовые достижения во многих задачах. Но почему ConvNets работают так хорошо? Какова природа внутреннего представления, изучаемого ConvNets в задаче классификации? Как GAN представляет наш визуальный мир внутри себя? В этом докладе я покажу, что внутреннее представление как в ConvNets, так и в GANs может быть интерпретируемым в некоторых важных случаях, и обсужу некоторые приложения.